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在人工智能技術飛速發展的今天，AI智能體正逐漸滲透到我們的工作和生活中，成為不可或缺的一部分。本文將探討在智能體時代下，AI創業者如何把握機遇，出如何讓AI大模型在專業領域中發揮更大作用的策略。

01 談談為什么需要智能體

人類用AI解決現實問題的流程

案例分享：用AI做一次美國家庭結構消費的分析

當我們將美國家庭結構食品消費表，發給大模型后，大模型會自行規劃對應處理路徑，分析數據并給出相應報告。

當我們深度去看AI大模型給出的答案后，我們會很輕易的發現，在AI大模型的報告中，可能、大概的表述比重偏多。顯然AI缺乏管理經濟學研究相關背景知識和主動習得知識的意識。同時通用大模型給出的所謂建議浮于表面，未形成行業發展趨勢、投資建議等更深入的待探討的知識。

我們發現通用大模型在解決具體問題上存在非常明確的缺陷

一、缺少任務上下文背景

當面臨一項特定的實際任務時，通用大模型常常猶如置身于一片信息迷霧之中，缺乏對任務所處整體情境脈絡的精準把握。打個比方來說，在醫學領域處理復雜病癥診斷時，通用大模型可能知曉各類病癥的癥狀表現、病理成因等孤立知識，但對于眼前這個具體患者完整的病史，諸如過往多年間的慢性疾病演變歷程、近期特殊的生活環境變化引發的身體反應、家族遺傳病史細節等豐富的上下文信息，一概模糊不清。這就好比讓一位偵探在只了解犯罪現場一個局部線索，卻對案發前后周邊環境動態、相關人物關系背景全然不知的情況下，去破解一樁錯綜復雜的案件，其得出精準結論、高效解決問題的難度可想而知，誤診、錯判風險急劇攀升。

二、缺少對自我認識邊界

它們宛如一個知識淵博卻不知自身知識局限所在的 “學者”，在面對問題時，無法準確判斷哪些是自身確鑿擅長、能夠穩穩給出可靠答案的范疇，哪些是超出能力范圍、需要謹慎對待或者借助更多外部專業資源輔助的領域。以法律咨詢為例，面對一個涉及新興商業領域、橫跨多地域法規且帶有復雜國際條款適用爭議的商業合同糾紛，通用大模型可能會依據常見法律條文侃侃而談，但對于其中因前沿商業模式衍生出的特殊法律空白點、不同法域銜接處微妙且模糊的規則界定，它既意識不到自身解讀可能存在偏差，也難以明確告知使用者此處已踏入專業深水區、答案僅供參考，這種盲目自信往往會誤導使用者，讓問題解決陷入僵局。

三 、缺少客戶滿意的意識

它們在產出結果時，更多像是遵循一套內部既定邏輯機械運轉，而未真正站在使用方也就是客戶的立場去考量實際需求。比如一家小型文創企業，期望借助通用大模型設計一套契合自身獨特品牌調性、面向年輕小眾群體喜好的文創產品方案，模型或許能拼湊出一些創意元素，但對于企業預算限制、目標受眾審美偏好細節、生產工藝可行性等關乎客戶滿意度的關鍵要素，卻沒有用心權衡、精細打磨，最終給出的方案華而不實，無法落地實施，讓客戶的期待落空。

如果要讓AI大模型在專業領域完美完成任務，我們則需要

1、反復不斷地教AI上下文知識

這絕非一朝一夕、淺嘗輒止之事，而是需要構建一套長效、系統且貼合不同專業場景的知識灌輸機制。就拿建筑設計領域來講，不能僅僅讓 AI 記住建筑風格樣式、材料規格等基礎信息，更要將每一個設計項目從選址之初的地理人文環境考量，像是當地氣候特點對建筑采光通風的特殊要求、周邊社區文化氛圍對建筑外觀風格協調性的期待；到設計過程中業主方對于空間功能布局的反復調整訴求，例如一家幼兒園設計項目里，業主依據幼兒日?；顒恿鞒獭⒔處煴O管便利性對教室、游樂區、休息區比例的多次修改意見；再到施工階段因場地限制、施工技術難點帶來的結構優化變動等全方位、全流程的上下文內容，持續不斷、循環往復地輸入給 AI，使其能像資深建筑師那般對項目來龍去脈了若指掌，面對設計任務時胸有成竹。
2、每次任務對AI身份進行強調

在金融投資分析任務里，要明確告知 AI 它此刻扮演的是一位深諳市場波動規律、熟知國內外金融政策走向、擅長把控各類投資風險的資深投資顧問角色。當面對股市突發的黑天鵝事件沖擊時，它便能以專業投資顧問的視角冷靜應對，基于對所服務客戶風險承受能力、投資周期、預期收益目標等前提條件的精準把握，有條不紊地分析局勢、給出貼合客戶實際情況的資產調整策略，而非像個懵懂新手般茫然無措、隨意支招。

3、站在專家視角將成果調成可交付狀態

在科研項目成果產出場景下，AI 大模型初步生成的研究報告可能只是堆砌了大量數據、理論，看似豐富卻雜亂無章。此時，需模擬科研專家嚴謹治學、精益求精的工作作風，依據專業學術期刊發表標準、科研項目驗收規范等要求，對內容進行深度梳理優化。檢查引用文獻標注準確性、論證邏輯嚴密性，剔除冗余繁雜部分，補充關鍵實證分析，強化結論可靠性與創新性，確保這份報告如同出自資深科研專家之手，具備高水準的專業性、規范性，能夠直接交付使用，經得起同行審視與實踐檢驗。

回到命題，我們為什么需要智能體

在信息繁雜、事務多變的當下，人們每次處理新任務，都要從頭積累經驗、搜羅知識、找準定位，過程繁雜低效。而優質智能體可打破這一困境，它能一次性存儲過往經驗、系統知識以及精準定位信息，后續多次便捷調用。比如企業開拓新市場，將過往營銷打法、市場調研成果及品牌定位存于智能體，遇類似業務，它便能迅速給出適配策略，省卻重復摸索，大幅提升效率。

智能體的專業程度還與訓練者緊密相關。訓練者越專業，智能體發揮的效果就越出色。就像在醫學領域，頂尖專家用豐富臨床案例、前沿科研成果訓練智能體，它就能汲取精華，變身 “智能醫助”。面對病癥，可依海量數據快速診斷、精準分析，助醫生高效決策；手術規劃時，基于精細解剖和風險評估給出優質方案。我們使用這樣的智能體，收獲的便是專業領域中頂尖、實用的技術助力，能填補知識和能力短板，賦能行業發展，滿足多元復雜需求，這便是智能體不可或缺的價值所在。

02 AI 創業者如何把握機會

在智能體廣泛融入生活工作的當下，按其完成任務的出色程度劃分等級，清晰呈現出娛樂級、助手級與專家級應用的差異。

娛樂級應用：對應場景可以基于AI大模型給出建議，充滿各種奇思妙想。比如籌備戶外野餐，面對選地點、定餐食的困惑，依托 AI 大模型的它，迅速掃描熱門野餐地評價、流行餐食搭配，給出“選湖邊草地，帶三明治、水果沙拉，配起泡酒超有氛圍”的妙點子，憑豐富創意解日常娛樂的小糾結。

助手級應用：對應場景可以基于AI大模型給出建議，同時完成一些基礎性的任務，比如在學術場景中，學生撰寫歷史論文時，為選題發愁、愁文獻難找，它登場先依模型分析當下研究趨勢，推薦“古代海上絲綢之路貿易對沿海城市變遷影響”這類新穎選題，還深入學術庫，挑出近十年核心期刊文獻，附上要點，幫忙梳理大綱，助力開啟高效研究，承擔基礎任務，夯實起步根基。

專家級應用：對應場景可以基于AI大模型用一套完整的工作流完成可交付的任務。例如在城市地標建筑設計，涉及建筑、美學、力學等多領域。智能體借 AI 大模型，按完整流程運作，先剖析城市文化底蘊、功能需求，構思契合風格；再精細設計外觀、布局，模擬力學數據確保安全；歷經多輪審核優化，產出涵蓋設計圖、施工要點等可交付方案，憑專業、嚴謹彰顯頂級實力。

如果我們需要在智能體領域尋找創業機會，需要追求極致

在智能體領域這片蘊藏無限潛力的創業藍海中探尋機遇，“追求極致” 絕非一句空泛的口號，而是通往成功彼岸的必備航標。當下，智能體的發展浪潮正滾滾向前，而其未來的璀璨圖景毫無疑問是被專家應用所牢牢主宰的。

李彥宏所提出的要打造數百萬 “超級有用” 的應用，恰似為行業點亮了一盞明燈，指引著前行方向。那究竟何為 “超級有用” 呢？在錯綜復雜、多元多樣的現實場景里，唯有對應用所扎根的場景有著入木三分、鞭辟入里的深刻認識，才能精準錨定需求痛點。以醫療智能體應用為例，若想做到超級有用，就不能僅停留在知曉常見病癥的表面信息，而是要深入醫院各科室診療流程的細枝末節，從門診初診時患者的隱晦表述與復雜癥狀梳理，到住院部不同病情階段護理側重、治療方案動態調整，乃至康復期跟蹤回訪關鍵要點，都需諳熟于心。如此，方能依據獨特場景需求，挖掘出亟待優化、填補的空白地帶。

提出專業見解更是核心要義所在。當投身于工業制造領域的智能體創業時，面對工廠生產線上良莠不齊的產品質量把控難題，需憑借深厚專業知識，像精通材料力學對零部件加工精度影響、深諳自動化工藝參數波動規律，進而精準剖析問題根源，給出諸如 “優化沖壓設備壓力參數，依據材料特性微調模具間隙，引入實時質量監測系統并設定智能預警閾值” 這般契合實際、高瞻遠矚的專業策略，助力企業突破瓶頸。

出色完成單點任務是關鍵落子。設想為金融機構打造智能風控智能體，在評估貸款風險這一單點任務上，要整合海量用戶信用數據、市場金融動態、行業違約案例，運用精密算法模型，高效且精準判斷風險等級，生成詳盡風險報告與應對預案，確保萬無一失，用過硬成果彰顯應用價值。只有在各維度極致打磨，緊扣 “超級有用” 精髓，方能于智能體創業賽道嶄露頭角，搶占未來高地。